Автоматизация диспетчерских процессов в аграрном автотранспорте

Введение

Современный этап развития глобальной экономики характеризуется переходом к четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0), ключевыми элементами которой являются сквозная цифровизация, автоматизация и интеллектуальный анализ данных [1]. В сельском хозяйстве этот тренд получил название «Сельское хозяйство 4.0» или «Цифровое сельское хозяйство», предполагающее интеграцию киберфизических систем, Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ) в производственные процессы [2, с. 100277; 3]. В Российской Федерации данное направление признано стратегическим приоритетом, что отражено в ведомственном проекте «Цифровое сельское хозяйство», целью которого является двукратное повышение производительности труда на «цифровых» сельхозпредприятиях в 2024 году за счет внедрения цифровых технологий и платформенных решений [4, с. 45-51; 5].

Одним из ключевых направлений цифровой трансформации агропромышленного комплекса (АПК) является автоматизация диспетчерских процессов управления автотранспортом и мобильной сельскохозяйственной техникой. Несмотря на технологическую доступность, многие предприятия продолжают использовать устаревшие, преимущественно ручные методы координации, основанные на телефонной связи и бумажном документообороте. Такой подход неизбежно ведет к значительным экономическим потерям: нецелевому использованию ресурсов (включая хищения горюче-смазочных материалов), неоптимальной загрузке машинно-тракторного парка, увеличению простоев и снижению общей операционной эффективности. Таким образом, проблема заключается не в отсутствии технологий как таковых, а в комплексе барьеров, препятствующих их эффективному внедрению и использованию.

Анализ существующей научной литературы выявляет два основных, но слабо связанных между собой направления исследований. Первое направление сосредоточено на техническом описании функциональных возможностей телематических систем и отдельных кейсах, демонстрирующих экономический эффект от их внедрения [6, 7]. Однако такие исследования часто носят фрагментарный характер и не позволяют сформировать обобщенную картину эффективности. Второе направление использует социально-технические модели, в частности Модель принятия технологий (Technology Acceptance Model, TAM), для изучения факторов, влияющих на готовность аграриев к использованию новых цифровых инструментов [8, с. 142-151; 9, с. 4672; 10]. Эти работы глубоко анализируют поведенческие аспекты, но, как правило, не связывают их напрямую с количественными показателями экономической результативности.

В результате формируется исследовательский пробел: отсутствует интегрированная методология, которая бы системно связывала «жесткие» количественные техно-экономические показатели эффективности диспетчерских систем с «мягкими» социально-техническими факторами, определяющими их реальное принятие и использование в хозяйственной практике. Настоящая статья призвана восполнить этот пробел.

Цель исследования – разработать и апробировать комплексную модель оценки автоматизированных диспетчерских систем в АПК, объединяющую техно-экономический анализ и модель принятия технологий. Для достижения этой цели в работе последовательно решаются следующие задачи: формализуется многокритериальная модель оценки экономической эффективности; в качестве теоретической рамки для анализа барьеров внедрения адаптируется модель TAM; проводится функциональный анализ ведущих телематических платформ; на основе синтеза данных выявляются ключевые драйверы и барьеры цифровизации диспетчерских процессов и формулируются научно-обоснованные рекомендации.

Материалы и методы

Для обеспечения научной строгости и воспроизводимости результатов в исследовании применялась комбинированная методология, включающая разработку формальной модели оценки, использование устоявшейся теоретической рамки и сравнительный анализ существующих технологических решений.

Для количественной оценки потенциального воздействия автоматизированных диспетчерских систем была разработана многокритериальная модель, параметризованная на основе синтеза эмпирических данных из рецензируемых научных публикаций и аналитических отчетов ведущих консалтинговых компаний за период 2020–2025 гг. Модель базируется на наборе ключевых показателей эффективности (KPI), отражающих основные экономические выгоды от внедрения телематики.

Ключевые показатели эффективности (KPI) модели:

• Экономия топлива (%): один из наиболее прямых и легко измеряемых эффектов. Диапазон экономии, по данным различных исследований, составляет от 15–30% за счет пресечения хищений, оптимизации маршрутов и сокращения времени работы на холостом ходу до 63.3% в случае использования передовых роботизированных систем по сравнению с традиционной техникой [6; 11, с. 299-324].
• Рост производительности и выручки (%): включает повышение выработки на единицу техники (до 20%), увеличение охвата рынка (до 166.7% в симулированных сценариях) и, как следствие, рост доходов фермерских хозяйств (до 95.7%) [6, 12].
• Снижение операционных издержек (%): охватывает сокращение прямых транспортных расходов (до 30%), затрат на техническое обслуживание и ремонт за счет предиктивной диагностики и оптимизации эксплуатации (10–15%), а также уменьшение потерь урожая при транспортировке и хранении (до 52%) [6, 12, 13].
• Сокращение непроизводственных потерь (%): касается снижения расхода химикатов за счет технологий точного земледелия, интегрированных с системами управления (до 97.5%), и экономии водных ресурсов при точном орошении (30–70%) [14].

Методология синтеза данных заключалась в систематическом сборе количественных показателей из идентифицированных источников, их верификации и агрегировании для установления достоверных диапазонов (минимальное, среднее и максимальное значения) по каждому KPI. Такой подход позволяет получить обобщенную, но при этом эмпирически обоснованную оценку потенциального экономического эффекта.

В качестве теоретической основы для анализа социально-технических аспектов внедрения была выбрана Модель принятия технологий (TAM), предложенная Дэвисом в 1986 году [15]. Данная модель является одной из наиболее влиятельных и широко апробированных теорий, объясняющих поведение пользователей при освоении новых информационных систем [8, с. 142-151; 15; 16].

Ключевые конструкты TAM включают:

• Воспринимаемая полезность (Perceived Usefulness, PU): степень, в которой человек верит, что использование определенной системы повысит его производительность или эффективность работы.
• Воспринимаемая простота использования (Perceived Ease of Use, PEOU): степень, в которой человек верит, что использование системы не потребует от него значительных усилий.
• Поведенческое намерение использовать (Behavioral Intention to Use, BI): намерение индивида применять технологию в своей работе, которое, согласно модели, напрямую определяется PU и PEOU.

В рамках настоящего исследования модель TAM была адаптирована следующим образом: конструкт Воспринимаемой полезности (PU) операционализируется через количественные результаты, полученные с помощью техно-экономической модели. Иными словами, объективные и измеримые экономические выгоды (экономия топлива, рост производительности) формируют основу для восприятия системы как полезной. Конструкт Воспринимаемой простоты использования (PEOU) применяется для структурирования анализа неэкономических факторов, таких как сложность пользовательского интерфейса, проблемы интеграции с существующим программным обеспечением (например, 1С), потребность в обучении персонала и надежность технической поддержки. Применение TAM позволяет перейти от общих рассуждений о «сопротивлении персонала» к структурированному анализу конкретных барьеров и драйверов принятия технологий, что подтверждается ее успешным использованием в аграрных исследованиях [8, с. 142-151; 9, с. 4672; 10].

Для оценки соответствия современных технологических решений потребностям АПК был проведен сравнительный анализ функциональности ведущих мировых и российских телематических платформ. В выборку вошли такие комплексные решения, как John Deere Operations Center [17, 18], Trimble Agriculture [19, 20], Omnicomm [21, 22], Cropwise Operations (ранее Cropio) [23, 24], а также другие значимые игроки, отмеченные в отраслевых обзорах [25]. Анализ проводился на основе изучения общедоступной технической документации, кейс-стади и спецификаций продуктов. Основное внимание уделялось сопоставлению функциональных возможностей платформ (например, модули контроля расхода топлива, инструменты планирования маршрутов, API для интеграции) с показателями техно-экономической модели и конструктами модели TAM (например, наличие интуитивно понятных мобильных приложений, автоматизация создания рабочих заданий, возможности для удаленной диагностики).

Результаты и обсуждение

Применение описанной методологии позволило получить комплексные результаты, охватывающие как количественную оценку эффективности, так и качественный анализ архитектуры систем и факторов их принятия пользователями.

Синтез данных из различных источников позволил сформировать обобщенную картину экономического эффекта от внедрения автоматизированных систем диспетчеризации. Ключевые показатели сведены в таблицу 1.

Таблица 1

Сводные показатели экономической эффективности внедрения телематических систем в АПК (составлено автором на основе [6; 11, с. 299-324; 13]

Данные таблицы наглядно демонстрируют, что внедрение телематических систем обладает значительным и многогранным экономическим потенциалом. Эффект достигается не только за счет прямого контроля (например, пресечения сливов топлива), но и за счет оптимизации всего производственного цикла – от планирования полевых работ до транспортировки готовой продукции.

Для наглядной демонстрации бизнес-кейса была построена концептуальная модель окупаемости инвестиций (ROI), представленная на рисунке 1. Модель показывает, что, несмотря на первоначальные затраты на оборудование и программное обеспечение, операционная экономия со временем приводит к выходу на окупаемость и последующему получению чистого финансового выигрыша. При этом для крупных хозяйств точка безубыточности достигается быстрее за счет эффекта масштаба – фиксированные затраты на платформу распределяются на большее количество единиц техники, что ускоряет накопление совокупной экономии.

Рис. 1. Концептуальная модель окупаемости инвестиций (ROI) в системы телематики в зависимости от масштаба хозяйства (составлено автором для демонстрации)

Анализ ведущих платформ, таких как John Deere Operations Center, Trimble Agriculture и других, показывает фундаментальный сдвиг в их архитектуре. Произошел переход от набора разрозненных инструментов (GPS-трекер, датчик топлива) к созданию интегрированных цифровых экосистем. Современная платформа представляет собой не просто средство мониторинга, а центральный узел, или «цифровой нервный центр» хозяйства, который собирает, обрабатывает и распределяет данные между всеми участниками производственного процесса: техникой, операторами, агрономами, диспетчерами и руководством [18, 19, 26].

Эта экосистема имеет многоуровневую архитектуру, схематично представленную на рисунке 2.

Рис. 2. Архитектурная схема интегрированной системы диспетчеризации в сельском хозяйстве (составлено автором на основе анализа платформ John Deere, Trimble, Omnicomm [17, 20, 27])

На нижнем уровне (Сбор данных) находятся бортовые устройства: GPS/ГЛОНАСС-трекеры, датчики уровня и расхода топлива (ДУТ), CAN-шины для считывания параметров двигателя, датчики идентификации прицепного оборудования и RFID-метки для идентификации водителей. Эти устройства генерируют непрерывный поток телеметрических данных.

Уровень (Связь) обеспечивает передачу этих данных на серверную часть через сотовые (GSM/LTE) или, для удаленных территорий, спутниковые каналы связи [28].

Центральным элементом является Платформа – как правило, облачное программное обеспечение (SaaS), которое агрегирует данные, визуализирует их на карте, генерирует аналитические отчеты, а также содержит инструменты для планирования заданий (Work Planner в John Deere Operations Center [29]) и оптимизации маршрутов.

Ключевым для создания единой экосистемы является уровень Интеграции. Через открытые программные интерфейсы (API) телематическая платформа обменивается данными с другими информационными системами хозяйства [19].

На верхнем уровне находятся Корпоративные системы, такие как ERP-системы (например, 1С:Предприятие), системы управления финансами (FMS) и специализированное агрономическое ПО. Интеграция позволяет, например, автоматически формировать путевые листы на основе данных GPS-трекинга, списывать топливо по фактическому расходу, а не по устаревшим нормам, и связывать данные о выполненных работах с агрономическими картами полей.

Таким образом, современные системы не просто показывают, где находится трактор, а отвечают на вопросы «что, где, когда и с какой эффективностью было сделано», обеспечивая сквозную прослеживаемость и создавая основу для принятия управленческих решений на основе объективных данных.

Однако несмотря на очевидную и количественно подтвержденную экономическую целесообразность, темпы внедрения систем диспетчеризации в АПК остаются неравномерными. Применение модели TAM позволяет объяснить этот феномен, который можно охарактеризовать как «парадокс принятия»: высокая Воспринимаемая полезность (PU) сталкивается с низкой Воспринимаемой простотой использования (PEOU).

Результаты техно-экономического анализа (табл. 1, рис. 1) формируют мощную основу для высокой Воспринимаемой полезности (PU). Руководители и собственники агропредприятий, ознакомившись с данными о потенциальной экономии и росте производительности, с высокой вероятностью сочтут технологию полезной для своего бизнеса.

Однако решение о внедрении и, что более важно, успешность этого внедрения в значительной степени зависят от Воспринимаемой простоты использования (PEOU). Именно на этом этапе возникают основные барьеры. К ним относятся:

• Сложность интеграции: отсутствие готовых, «коробочных» решений для интеграции телематической платформы с уже используемой в хозяйстве учетной системой (например, 1С) создает серьезные технические и организационные трудности [5].
• Низкая цифровая грамотность персонала: механизаторы, диспетчеры и даже агрономы старшего поколения могут испытывать трудности с освоением нового программного обеспечения и мобильных приложений, что вызывает отторжение и саботаж.
• Нестабильность инфраструктуры: проблемы с покрытием сотовой связи в сельской местности, перебои с электроэнергией могут приводить к потере данных и дискредитировать систему в глазах пользователей [30].
• Недружественный интерфейс: перегруженные и неинтуитивные программные интерфейсы требуют длительного обучения и вызывают у пользователей фрустрацию, снижая их готовность работать с системой.

Ключевые драйверы и барьеры, структурированные в соответствии с моделью TAM, представлены в таблице 2.

Таблица 2

Ключевые барьеры и драйверы внедрения систем диспетчеризации в АПК (на основе модели TAM) (составлено автором на основе теоретической рамки TAM и анализа отраслевых данных [5; 8, с. 142-151; 11, с. 299-324; 13; 14])

Анализ показывает, что для успешной цифровизации диспетчерских процессов недостаточно просто продемонстрировать экономическую выгоду. Усилия должны быть направлены в первую очередь на повышение простоты использования системы: через улучшение пользовательских интерфейсов, разработку стандартизированных модулей интеграции, создание комплексных программ обучения персонала и решение инфраструктурных проблем. Только при достижении баланса между высокой полезностью и достаточной простотой использования технология будет принята и начнет приносить реальную отдачу.

Заключение

Проведенное исследование подтверждает, что автоматизация диспетчерских процессов является одним из наиболее эффективных инструментов цифровой трансформации агропромышленного комплекса. Переход от ручного управления к интегрированным телематическим платформам позволяет достичь значительных и количественно измеримых экономических результатов, включая сокращение издержек на топливо и техническое обслуживание, рост производительности техники и повышение общей рентабельности агробизнеса.

Основной вывод работы заключается в том, что успешность внедрения этих систем определяется решением двуединой задачи. С одной стороны, существует сильное техно-экономическое обоснование (высокая Воспринимаемая полезность), подкрепленное многочисленными данными об эффективности. С другой стороны, главным сдерживающим фактором выступают барьеры, связанные со сложностью освоения и применения технологий (низкая Воспринимаемая простота использования). Истинная ценность цифровизации раскрывается только тогда, когда мощные технологические решения становятся доступными, понятными и удобными для конечных пользователей – от механизатора до руководителя хозяйства.

Теоретический вклад настоящей работы состоит в разработке и апробации интегрированной модели оценки, которая объединяет количественный техно-экономический анализ с социально-технической рамкой модели TAM. Данная модель позволяет проводить комплексную диагностику ситуации, выявляя не только потенциальные выгоды, но и корневые причины проблем внедрения. Практическая значимость исследования заключается в формулировании научно-обоснованных рекомендаций для всех участников процесса цифровизации АПК.

Практические рекомендации:

1. Для руководителей сельскохозяйственных предприятий:

• При выборе системы оценивать не только стоимость приобретения, но и совокупную стоимость владения (TCO), включая затраты на интеграцию и обучение.
• Отдавать предпочтение платформам с открытыми API для обеспечения совместимости с будущими и существующими IT-системами.
• Обязательно проводить пилотные проекты на ограниченном парке техники для оценки реальной простоты использования (PEOU) в условиях конкретного хозяйства перед полномасштабным развертыванием.

2. Для разработчиков телематических систем и программного обеспечения:

• Приоритетное внимание уделять разработке интуитивно понятных пользовательских интерфейсов (UI/UX), особенно для мобильных приложений.
• Разрабатывать готовые модули интеграции с доминирующими на региональном рынке ERP-системами (в частности, с продуктами на платформе 1С).
• Предлагать рынку модульные и масштабируемые решения по модели SaaS, что снизит финансовый порог входа для малых и средних фермерских хозяйств.

3. Для органов государственной власти и институтов развития:

• Сместить фокус мер государственной поддержки с субсидирования закупки «железа» на финансирование программ повышения цифровой грамотности аграриев.
• Поддерживать разработку и внедрение отраслевых стандартов обмена данными для решения проблемы несовместимости различных систем.
• Продолжать инвестиции в развитие базовой цифровой инфраструктуры в сельской местности, в первую очередь, в расширение покрытия сетей широкополосного доступа в Интернет.

Следует признать, что представленная модель, основанная на синтезе вторичных данных, требует дальнейшей эмпирической валидации посредством проведения масштабных полевых исследований и опросов в российских агропредприятиях. Перспективными направлениями для дальнейших исследований являются расширение модели за счет включения дополнительных переменных из более сложных теорий принятия технологий (например, UTAUT2), а также изучение влияния передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, на развитие функционала диспетчерских систем в сторону предиктивного планирования, прогностического технического обслуживания и полной автоматизации полевых операций.